來源：中信證券研究

作者：袁健聰 黃耀庭

中信證券發佈研究報告稱，國際大廠嘗試推動多模態大模型在機器人領域的應用，隨着多模態大模型不斷迭代與成熟，提升機器人的智能化水平，人機交互能力與自主運動能力，加速機器人多場景規模化落地。目前機器人行業處於發展初期，具備“硬件先行”趨勢，其中，伺服系統等核心零部件，重要性突出，佔據微笑曲線左側，毛利率較高，未來空間廣闊。該行認爲具備較高核心零部件生產技術、擁有快速佈局能力及優質客戶資源的企業能率先享受行業紅利。

中信證券主要觀點如下：

OpenAI牽頭，聯合老虎基金與挪威投資者財團投資人形機器人公司1X 2350萬美金，進軍機器人行業。

微軟研究院發佈“ChatGPTforRobotics”研究項目，推動ChatGPT與機器人融合，開發出了一種實驗性框架，能夠用於多種機器人應用場景中，例如利用ChatGPT的語言能力來控制機器人和無人機，使其能夠感知和理解物理世界，並執行各種任務。谷歌推出PaLM-E：橫跨機器人、視覺-語言領域的通才模型。PaLM-E不僅可以理解圖像，還能理解、生成語言，可以執行各種複雜的機器人指令而無需重新訓練。谷歌研究人員計劃探索PaLM-E在現實世界場景中的更多應用，例如家庭自動化或工業機器人。商湯科技發佈多模態多任務通用大模型“書生2.5”，可爲自動駕駛、機器人等通用場景任務提供高效精準的感知和理解能力支持。例如，在機器人領域，利用多模態多任務通用大模型輔助完成居家機器人場景中各類複雜任務，如洗衣服、倒垃圾、做飯等。

AI加速機器人產業發展與商業化落地。

多模態大模型有望成爲機器人“智能大腦”，其通過自然語言指令-多模態大模型-終端執行機構的工作原理，將提升機器人的智能化水平，人機交互能力與自主運動能力，加速機器人多場景規模化落地，如物流配送、流水線作業、服務機器人、導盲機器人等。在工業領域，利用多模態大模型對特定任務中的物體識別、機械臂控制進行學習，從而使得機械臂可以很好地完成分揀、裝配等常規流水線任務，有望率先落地。在服務機器人方面，多模態大模型服務機器人將能夠理解用戶的語言指令，結合多模態數據感知，匹配語言指令做出規劃和執行，完成清潔等任務，並且未來隨着人機交互技術逐步成熟，機器人可具備聽、說、理解與思考能力，並提供重要陪伴與娛樂功能，加速其規模化商用。

機器人發展零部件先行，佔據微笑曲線左端有望充分受益。

目前機器人行業處於發展初期，參考智能手機發展歷程，該行預測未來機器人行業將呈現“硬件先行”的發展趨勢，其中，伺服系統、減速器、傳感器等核心零部件組成執行器支持運動功能，重要性突出，佔據產業鏈分工的微笑曲線左側，毛利率較高，以人形機器人成本結構爲例，該三種零部件佔比達50%。根據弗若斯特沙利文預計(轉引自優必選招股書)，2026年全球/中國服務機器人市場空間將達到676億美元/1558億元，有望帶動廣闊的零部件市場，國內相關廠商有望充分受益。

風險因素：多模態大模型發展不及預期，多模態大模型在機器人領域應用不及預期;機器人應用場景的發展潛力低於預期。